このコースについて
7,522 最近の表示

次における6の3コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

Some programming experience in any language.

約20時間で修了

推奨:5 weeks of study, 2-4 hours/week...

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Create a computational phenotyping algorithm

  • Check

    Assess algorithm performance in the context of analytic goal.

  • Check

    Create combinations of at least three data types using boolean logic

  • Check

    Explain the impact of individual data type performance on computational phenotyping.

次における6の3コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

Some programming experience in any language.

約20時間で修了

推奨:5 weeks of study, 2-4 hours/week...

英語

字幕:英語

このCourseを受講している学習者は

  • Data Scientists
  • Scientists
  • Researchers
  • Product Managers
  • Data Analysts

シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Introduction: Identifying Patient Populations

5件のビデオ (合計23分), 9 readings, 2 quizzes
5件のビデオ
Introduction to Computational Phenotyping5 分
Introduction to Manual Record Review4 分
Manual Record Review: Selecting Reviewers and Records6 分
Manual Record Review: Tools and Techniques5 分
9件の学習用教材
Introduction to Specialization Instructors5 分
Course Policies5 分
Accessing Course Data and Technology Platform15 分
Introduction to Course Example15 分
Introduction to Manual Record Review10 分
Methods - Selecting Reviewers10 分
Methods - Selecting Records for Review10 分
Methods - Creating Review Instruments and Protocols10 分
Methods - Assessing Review Quality10 分
2の練習問題
Week 1 Practice Quiz8 分
Week 1 Assessment16 分
2
3時間で修了

Tools: Clinical Data Types

5件のビデオ (合計19分), 2 readings, 2 quizzes
5件のビデオ
Computational Phenotyping: Billing Data5 分
Computational Phenotyping: Laboratory Data3 分
Computational Phenotyping: Clinical Observations2 分
Computational Phenotyping: Medications3 分
2件の学習用教材
Testing Individual Data Types1 時間 30 分
Note about the Assessment2 分
2の練習問題
Programming Exercises Practice Quiz30 分
Week 2 Assessment18 分
3
3時間で修了

Techniques: Data Manipulations and Combinations

2件のビデオ (合計15分), 2 readings, 2 quizzes
2件のビデオ
Combining Multiple Data Types5 分
2件の学習用教材
Data Manipulations1 時間 30 分
Data Combinations45 分
2の練習問題
Programming Exercises Practice Quiz30 分
Week 3 Assessment25 分
4
1時間で修了

Techniques: Algorithm Selection and Portability

1件のビデオ (合計4分), 1 reading, 1 quiz
1件のビデオ
1件の学習用教材
Assessing Algorithmic Accuracy, Complexity, and Portability25 分
1の練習問題
Week 4 Assessment20 分
4.7
7件のレビューChevron Right

Identifying Patient Populations からの人気レビュー

by QQJun 20th 2019

excellent course.\n\nThe first MOOC on computational pheonotying

by ABMay 13th 2019

This is a well-presented course. I highly recommend.

講師

Avatar

Laura K. Wiley, PhD

Assistant Professor
Division of Biomedical Informatics and Personalized Medicine, Anschutz Medical Campus

University of Colorado Systemについて

The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond....

Clinical Data Science専門講座について

Are you interested in how to use data generated by doctors, nurses, and the healthcare system to improve the care of future patients? If so, you may be a future clinical data scientist! This specialization provides learners with hands on experience in use of electronic health records and informatics tools to perform clinical data science. This series of six courses is designed to augment learner’s existing skills in statistics and programming to provide examples of specific challenges, tools, and appropriate interpretations of clinical data. By completing this specialization you will know how to: 1) understand electronic health record data types and structures, 2) deploy basic informatics methodologies on clinical data, 3) provide appropriate clinical and scientific interpretation of applied analyses, and 4) anticipate barriers in implementing informatics tools into complex clinical settings. You will demonstrate your mastery of these skills by completing practical application projects using real clinical data. This specialization is supported by our industry partnership with Google Cloud. Thanks to this support, all learners will have access to a fully hosted online data science computational environment for free! Please note that you must have access to a Google account (i.e., gmail account) to access the clinical data and computational environment....
Clinical Data Science

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • Unfortunately at this time we can only allow students who have access to Google services (e.g., a gmail account) to complete the specialization. This is because we give students access to real clinical data and our privacy protections only allow data sharing through the Google BigQuery environment.

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。